Retinex去雾算法实现
时间: 2023-09-15 15:17:30 浏览: 61
Retinex去雾算法是一种基于Retinex理论的图像去雾算法,其主要思想是利用Retinex算法分离出图像的亮度和色彩信息,通过对亮度信息进行增强来去除雾霾,并将增强后的亮度信息与原图的色彩信息进行合成得到最终去雾图像。
具体实现步骤如下:
1. 输入有雾图像I,将其转换为灰度图像I_gray。
2. 对灰度图像进行Retinex分解,得到亮度图像L和色彩图像C。
3. 对亮度图像L进行增强,可以采用多种方法,如直方图均衡化、对数变换等。
4. 将增强后的亮度图像L与原图的色彩图像C进行合成,得到去雾图像I_dehazed。
代码实现如下:
```python
import cv2
import numpy as np
# 定义Retinex分解函数
def retinex_decomposition(I, sigmas):
# 将输入图像转换为浮点型
I = I.astype('float32') / 255.0
# 初始化Retinex分量
R = np.zeros_like(I)
G = np.zeros_like(I)
B = np.zeros_like(I)
# 循环计算不同尺度的高斯核
for sigma in sigmas:
# 计算高斯核大小
ksize = int(2 * np.ceil(3 * sigma) + 1)
# 计算高斯核
kernel = cv2.getGaussianKernel(ksize, sigma)
kernel = kernel.dot(kernel.T)
# 分离R、G、B分量
R_blur = cv2.filter2D(I[:,:,2], -1, kernel)
G_blur = cv2.filter2D(I[:,:,1], -1, kernel)
B_blur = cv2.filter2D(I[:,:,0], -1, kernel)
# 计算每个分量的Retinex分量
R += np.log10(I[:,:,2] + 1) - np.log10(R_blur + 1)
G += np.log10(I[:,:,1] + 1) - np.log10(G_blur + 1)
B += np.log10(I[:,:,0] + 1) - np.log10(B_blur + 1)
# 计算亮度分量
L = (R + G + B) / 3.0
# 计算色彩分量
C = np.zeros_like(I)
C[:,:,2] = np.exp(R - L)
C[:,:,1] = np.exp(G - L)
C[:,:,0] = np.exp(B - L)
return L, C
# 定义Retinex去雾函数
def retinex_dehaze(I, sigmas, alpha):
# 进行Retinex分解
L, C = retinex_decomposition(I, sigmas)
# 对亮度分量进行增强
L_enhanced = np.power(L, alpha)
# 合成去雾图像
I_dehazed = np.zeros_like(I)
I_dehazed[:,:,2] = C[:,:,2] * L_enhanced
I_dehazed[:,:,1] = C[:,:,1] * L_enhanced
I_dehazed[:,:,0] = C[:,:,0] * L_enhanced
# 将像素值限制在0-255范围内
I_dehazed[I_dehazed > 255] = 255
I_dehazed[I_dehazed < 0] = 0
# 将输出图像转换为8位整型
I_dehazed = I_dehazed.astype('uint8')
return I_dehazed
```
其中,参数sigmas是一个列表,表示不同尺度的高斯核的标准差;参数alpha表示亮度增强系数。